Reconstruire mon blog avec le Vibe Coding : Expérience et réflexions

Note: Cet article a été traduit avec Claude Code le 16 février 2026. La version originale est disponible ici.

Refaire mon blog personnel était dans ma tête depuis un certain temps. Bien que j’aie déjà réalisé des migrations similaires auparavant, chaque itération devient de plus en plus complexe à mesure que le contenu s’accumule et que mes standards évoluent.

Cette migration présentait une opportunité idéale pour explorer l’une des tendances majeures de l’année passée : le vibe coding. J’ai décidé de l’appliquer lors de la construction d’une nouvelle version de mon site Jekyll. Cet article offre un aperçu honnête de mon expérience et de ma perspective sur cette tendance.

Huit ans d’évolution de blog

Mon site web est un projet parallèle de longue date depuis 2017, lorsque je vivais au Royaume-Uni. L’idée est venue d’un collègue de l’époque (@alex nicol, si tu lis ceci) qui a suggéré que maintenir un blog personnel serait précieux pour un data scientist—à la fois comme plateforme principale et pour partager sur des sites comme Medium. J’ai saisi cette opportunité pour améliorer mon écriture en anglais et partager mon travail avec le monde.

Cela a commencé en 2017 avec un blog Jekyll sur GitHub Pages, qui a ensuite évolué vers un blog Ghost auto-hébergé sur AWS dans une instance EC2, et a finalement atteint sa forme actuelle en revenant à un site Jekyll hébergé sur AWS Amplify, où j’ai acheté le template Norlin d’Artem Sheludko.

Le design représentait une amélioration significative par rapport à mon site Jekyll original et au blog Ghost, avec une interface élégante et de nouvelles capacités comme les tags, et les gens semblaient l’apprécier.

Cependant, au fil des années de création de contenu, le template n’était pas optimisé pour le contenu technique et on pouvait voir certaines limitations, particulièrement évidentes lors de l’intégration de gists GitHub ou d’extraits de code.

Mi-2025, je voulais refaire le site en termes de design et de fonctionnalités tout en conservant Jekyll comme fondation. L’objectif était de passer d’une esthétique de blog de voyage à une plateforme de blog technique simple avec ces fonctionnalités clés :

• La possibilité d’héberger des versions anglaise et française d’un article
• Des fonctionnalités de tags pour les articles, plus des catégories pour faciliter la navigation
• Une fonctionnalité de recherche pour le blog
• De nouvelles sections configurables en YAML (pour les projets ou l’expérience professionnelle)

Avec cela en tête, comme ensemble de spécifications, commençons le vibe coding.

La magie (et le chaos !?) du Vibe coding avec Claude Code

Le terme a été inventé par Andrej Karpathy (ancien Chief of AI de Tesla) en février 2025, et son post donne un bon résumé du concept.

There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It's possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhisper…

— Andrej Karpathy (@karpathy) February 2, 2025

Le concept est convaincant : du code généré par machine qui fonctionne bien, se teste facilement et ne nécessite que des prompts en langage naturel. Le terme a gagné une traction significative, avec de nombreux acteurs qui revendiquent leur place—Cursor, Claude Code, Gemini Code, Replit, Windsurf, Lovable et GitHub Copilot, entre autres. Chacun offre des approches distinctes d’interaction code-utilisateur, que ce soit via des forks de VS Code, des outils CLI ou des extensions d’éditeur. Au-delà de la génération de code, chaque fournisseur implémente des méthodologies de test uniques, avec d’innombrables comparaisons de performance disponibles en ligne.

Le vibe coding représente l’évolution naturelle des interfaces LLM et des agents autonomes, appliquée spécifiquement au développement logiciel. Pour ce projet, j’ai choisi Claude Code avec l’extension VS Code, qui semblait être la solution leader à l’époque. La configuration était simple—j’ai simplement fourni une clé API et j’étais prêt à commencer.

J’ai d’abord créé un prompt complet en utilisant ChatGPT pour répondre aux exigences initiales du projet.

Après avoir entré le prompt, le système a commencé à traiter. J’ai recréé cette exécution dans une vidéo YouTube pour ceux qui sont curieux du processus (bien que je l’aie arrêtée à mi-chemin, vous saisirez le flux global).

De cet enregistrement, voici les parties intéressantes qui peuvent être codées temporellement :

• Les cinq premières minutes sont une phase de configuration pour explorer le système, faire des recherches sur internet, etc., pour concevoir un plan d’exécution à la fin.
• Il y a une phase de validation du plan à la fin de la phase de planification.
• La magie commence et le système commence à construire le site web pièce par pièce, en suivant le plan.
• Tout au long du processus, vous devez donner la permission au système d’exécuter certaines commandes. Cela peut être fait au niveau de l’action ou pour toute la session de vibe coding.

Une observation importante d’autres tests (non montrés dans cette vidéo) : sans un prompt initial détaillé, le système posera des questions de clarification sur des aspects comme la stratégie de déploiement pour informer ses décisions de conception. En quelques minutes, j’avais une première itération fonctionnelle ressemblant étroitement à la version actuelle.

Pour finaliser le développement, j’ai commencé à tester le site web et découvert plusieurs incohérences. À travers des échanges itératifs avec Claude, j’ai corrigé des problèmes comme des pages non traduites et des fonctionnalités cassées. Cependant, une fonctionnalité a consommé le plus de temps de débogage : la barre de recherche.

La barre de recherche était complètement non fonctionnelle—elle n’apparaissait pas en cliquant sur le bouton, et même en étant forcée à s’ouvrir, elle ne retournait aucun résultat. Après de nombreux échanges avec Claude Code sans solution appropriée, le système a pivoté son approche. Il a redessiné la fonctionnalité pour mettre en évidence visuellement différentes zones de l’interface pour que je puisse voir si quelque chose était cassé.

Après deux heures de dépannage, le système restait incapable d’identifier le problème. À travers des expérimentations manuelles avec la fenêtre, j’ai découvert le problème : le contenu n’était pas manquant—il était rendu derrière la page en raison d’une superposition du composant de recherche qui obscurcissait la sortie de la barre de recherche.

Ce débogage était amusant à faire car il révèle une limitation actuelle de ces systèmes : ils testent les fonctionnalités de manière programmatique (généralement en utilisant Python avec Selenium ou des outils similaires dans ce cas) mais ils ne les expérimentent pas comme les utilisateurs le font. Malgré cette contrainte, le système a réussi à fournir des outils de débogage visuels qui ont aidé mon investigation—une réalisation notable et je pense comme un développeur front-end le ferait (c’est comme ça que j’ai appris un peu de html et css à l’époque).

Il y avait un dernier défi majeur pour compléter le site web et c’était la migration du contenu de mon blog vers le nouveau format, suivie d’une traduction de tous les articles en français.

J’ai commencé manuellement, passant 15-30 minutes par article sur le redesign et la traduction. Après une heure, j’ai délégué la tâche à Claude Code, lui demandant de suivre l’approche que j’avais établie avec les articles initiaux. Le système a parallélisé la traduction d’environ 50 articles—chacun marqué d’une note créditant Claude Code—cela m’a fait économiser d’innombrables heures.

En moins d’une semaine, j’ai réussi à avoir mon nouveau site web opérationnel localement, et je l’ai déployé sur AWS par la suite (cette étape aurait pu être faite par Claude Code si je l’avais voulu), mais dans l’ensemble je suis super impressionné par ce qu’il a réussi à produire dans ce laps de temps pour un coût assez limité.

Allons maintenant au-delà de ce projet et laissez-moi partager quelques réflexions aléatoires sur la tendance.

Mes réflexions sur le vibe coding

Compromis environnementaux et éthiques qu’on ne peut ignorer

La tendance du vibe coding s’appuie sur des systèmes d’agents alimentés par LLM, héritant à la fois de leurs capacités remarquables et de leurs inconvénients significatifs—particulièrement concernant les coûts environnementaux et la provenance des données.

L’entraînement de grands modèles exige une puissance de calcul massive, une électricité substantielle et une infrastructure matérielle étendue. Même pendant l’inférence, lorsque les développeurs utilisent continuellement des agents dans des outils comme Visual Studio Code ou des plateformes comme Claude et ChatGPT, la consommation d’énergie reste considérable à grande échelle.

Tout aussi préoccupante est la question de l’origine des données d’entraînement. Ces modèles scrapent et ingèrent de vastes quantités de contenu internet. Les gens ont-ils été consultés pour leur consentement ? Généralement non—pourtant c’est la réalité opérationnelle.

Bien que les gains de productivité soient impressionnants et parfois étonnants, des compromis substantiels existent en coulisses. Les coûts sont financiers, écologiques et éthiques en tant qu’ingénieurs, nous devons rester conscients de cet équilibre et nous efforcer d’utiliser ces systèmes de manière responsable, particulièrement lorsqu’ils s’intègrent dans nos flux de travail quotidiens.

Quand le repas gratuit se termine !?

Ma première expérience de vibe coding s’est avérée extrêmement positive—j’ai résolu tout le problème en un week-end. Le coût estimé de tous les tests : 100-150$ pour la reconstruction complète du blog. Compte tenu du gain de temps et du résultat final, cela représente une excellente valeur. Bien que j’aurais pu tout construire à partir de zéro, cela aurait nécessité des mois plutôt qu’un week-end pour obtenir des résultats comparables.

Être capable de déléguer ce travail grâce au vibe coding a dépassé mes attentes—cela a livré exactement ce que j’espérais d’un tel système. Cependant, des questions significatives surgissent concernant les coûts à long terme. Bien que développer mon site web ait été relativement abordable, des nouvelles comme celle-ci soulèvent des préoccupations : ce prix persistera-t-il ? Et la qualité restera-t-elle cohérente ?

Mon soupçon est que les fournisseurs d’API comme Anthropic et OpenAI opèrent actuellement à perte, construisant une dépendance des utilisateurs avant d’ajuster éventuellement leurs modèles ou leurs prix pour améliorer la rentabilité—potentiellement en sacrifiant l’efficacité pour les revenus.

Une alternative existe : l’auto-hébergement en utilisant des modèles open-source. Bien que cela nécessite un investissement en infrastructure et puisse sacrifier la vitesse, cela offre une plus grande indépendance. Il convient de noter que ces systèmes de modèles ont moins d’une décennie—les coûts opérationnels peuvent diminuer avec le temps, rendant éventuellement l’auto-hébergement de plus en plus accessible (et on peut voir des gens déployer des stacks de vibe coding décentes à la maison)

Qui appeler quand le code généré par IA casse ?

Une question critique qui va au-delà des blogs personnels concerne la maintenance à long terme. Pour mon blog, je comprends la base de code et peux exploiter la documentation ou le support de forum—mais qu’en est-il des systèmes plus complexes ?

Avec mon blog précédent, chaque fois que des problèmes survenaient, je pouvais en discuter directement avec Artem, le créateur du template, et recevoir des versions mises à jour en une journée.

Bien qu’un système comme Claude Code pourrait potentiellement reproduire ce support en quelques minutes, l’expérience de débogage de la barre de recherche soulève des doutes. Ces systèmes finiront-ils par atteindre des limites difficiles dans leurs capacités de débogage ?

En février 2026, la supervision humaine reste essentielle. Bien que vous puissiez déléguer la génération de code et même certaines tâches de déploiement, des tests rigoureux et des garde-fous sont non négociables. Le système produit une sortie qui nécessite une validation humaine et un contrôle de qualité.

Le grand fossé des développeurs

Le vibe coding est devenu profondément polarisant. Certains le voient comme l’évolution du codage, où le travail passe de l’écriture de code à sa sculpture. D’autres le voient comme un vampire qui draine le temps, les compétences et la vie elle-même.

Comme toute technologie émergente, elle présente des compromis. Cependant, les gains de productivité restent indéniables. La résurgence du mythe de “l’ingénieur 10x” fait écho à des récits antérieurs sur les data scientists full-stack capables de jongler avec plusieurs rôles simultanément.

Au-delà du discours en ligne polarisé se trouve une réalité difficile : la tendance GenAI initiée par ChatGPT en 2022 impacte directement le marché du travail. Les profils juniors font face à la plus grande pression. Une étude Stanford capture ce phénomène, avec la visualisation la plus révélatrice montrant l’effectif des développeurs logiciels par niveau d’expérience :

Les données révèlent également un plateau pour les professionnels expérimentés. L’ère de boom de la tech est terminée, affectant tous les types de postes. Les rôles Data/ML/AI font face à des pressions similaires aux postes de programmation traditionnels—personne n’est immunisé.

Ce climat apporte anxiété et incertitude : Le rythme de changement est-il trop rapide ? Vais-je devenir obsolète ? Suis-je simplement une extension de l’IA ? L’IA éliminera-t-elle mon emploi ? L’utilisation de ces outils dégradera-t-elle mes compétences en codage ? Ces questions pèsent lourdement sur les praticiens.

Pourquoi je suis optimiste malgré l’incertitude

Malgré une incertitude profonde sur notre destination, il y a quelque chose de vraiment excitant dans ce moment. Voici mes conseils pour naviguer cette période :

• Explorez ces nouveaux outils : L’expérimentation n’a jamais été plus accessible, avec des niveaux gratuits et des options abordables largement disponibles. Que vous embrassiez ou rejetiez le vibe coding, la curiosité et le benchmarking sont essentiels.
• Soyez un résolveur de problèmes : Je ne me suis jamais défini uniquement comme un codeur. Mon parcours éducatif reflète cela, mais plus fondamentalement, je crois que l’objectif est de résoudre des problèmes efficacement et créativement, pas seulement d’écrire du code.
• Soyez visible : Ce blog illustre la valeur de mettre en avant votre travail, votre connaissance et votre perspective. N’ayez pas peur de publier des idées similaires au contenu existant—votre voix unique et votre approche vous différencient.
• Concentrez-vous sur ce qui compte pour vous… : L’expertise reste précieuse. L’équilibre idéal combine des compétences de codage généralistes (améliorées par ces outils) avec une spécialisation profonde dans des domaines spécifiques (pour moi : personnalisation et découverte) ou des industries (IoT, énergie, divertissement).
• …mais construisez du code sécurisé et fiable : Ce principe précède le vibe coding, mais son importance s’est intensifiée. À une époque où l’IA génère du code rapidement, la capacité de produire du code fiable, sécurisé et rigoureusement testé sépare l’ingénierie adéquate de l’excellente. “Assez bon” ne suffit plus.